ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Ila Yati Beti ela.ibrus88@gmail.com Universitas Dehasen Bengkulu

## Abstrak
Sumber Daya Manusia merupakan aset penting pada perusahaan untuk dapat mencapai tujuan perusahaan,  Pemilihan  karyawan  terbaik  merupakan  suatu  cara  yang  dilakukan  perusahaan  untuk memotivasi kinerja karyawan. Pimpinan perusahaan biasanya mendapat kesulitan dalam mengevaluasi kinerja karyawan dengan berbagai indikator penilaian yang ada. Hal ini menyebabkan hasil keputusan yang tidak objektif, untuk dapat mengolah data pemilihan karyawan terbaik yang lebih akurat hasilnya dan lebih objektif. Maka dibutuhkan Sistem Pendukung Keputusan dalam pemilihan karyawan terbaik. Dalam penelitian ini ada 25 Alternatif Karyawan yang telah memenuhi persyaratan pemilihan karyawan terbaik  yang  diolah  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting dan  berdasarkan  5  kriteria penilaian yaitu kriteria loyalitas, tanggung jawab, perilaku/etika, kerjasama, dan kehadiran.  Dari hasil perhitungan terhadap metode SAW ini diperoleh rangking 10 besar dan diperoleh juga bahwa Loyalitas kerja  karyawan  sangat  berpengaruh  terhadap  hasil  perhitungan  dengan  bobot  30%  dari  bobot keseluruhan.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Karyawan Terbaik, SAW

## Abstract
Human Resources is an important asset in the company to be able to achieve company goals, the selection of the best employees is a way that companies do to motivate employee performance. Company leaders usually have difficulty in evaluating employee performance with various assessment indicators  available.  This  results  in  decisions  that  are  not  objective,  to  be  able  to  process  the  best employee selection data that is more accurate and more objective results. Then the Decision Support System  is  needed  in  the  selection  of  the  best  employees.  In  this  study  there  were  25  Alternative Employees  who  had  met  the  best  employee  selection  requirements  that  were  processed  using  the Simple Additive Weighting method and based on 5 assessment criteria, namely the criteria of loyalty, responsibility, behavior / ethics, cooperation, and attendance. From the results of the calculation of the SAW method obtained a top 10 ranking and also obtained that employee work loyalty is very influential on the calculation results with a weight of 30% of the overall weight.
Keywords: Decision Support System, The Best Employee, SAW

## 1.  Pendahuluan
Sumber Daya Manusia merupakan salah satu aset penting Perusahaan untuk mencapai tujuan, tanpa  Sumber  Daya  Manusia  yang  baik,  perusahaan  tidak  dapat  berjalan  dengan  lancar  untuk mencapai  tujuannya  [1].  Menyadari  betapa  pentingnya  hal  tersebut,  maka  pihak  Perusahaan  perlu meningkatkan  produkstivitas  dan  kualitas  karyawannya  yaitu  dengan  cara  melalukan  penilaian  dan pemilihan karyawan Terbaik di lingkungan Perusahaan [2]. Dalam pemilihan karyawan terbaik, biasanya Perusahaan melakukan evaluasi atau penilaian terhadap kinerja karyawannya dengan jangka waktu yang berbeda-beda, Ada yang dilakukan pemilihan secara periodik dan ada juga yang dilakukan per triwulan, tergantung dengan kebijakan Perusahaan [3] – [8].
Untuk mendapatkan hasil pemilihan yang terbaik bukanlah hal yang mudah bagi pimpinan dalam membuat keputusan. Pengambilan keputusan yang tidak tepat dapat menimbulkan dampak buruk bagi suatu perusahaan. Hal ini dapat menurunkan tingkat kinerja para karyawan [9]. Proses pengambilan keputusan  harus  berdasarkan  nilai  dari  kriteria-kriteria  terbaik  yang  harus  dimiliki  setiap  karyawan, Untuk itu diperlukan suatu Sistem pendukung keputusan yang dapat membantu menentukan Alternatif terbaik dalam pemilihan karyawan [10].
Dalam Pemilihan karyawan terbaik Universitas Dehasen Bengkulu rutin dilakukan pada setiap tahunnya  dengan  tujuan  untuk  memberikan  penghargaan  atau  mengapresiasi  atas  kinerja karyawannya. Akan tetapi, proses pemilihan karyawan terbaik di Universitas Dehasen Bengkulu masih
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
menggunakan  intuisi  dari  pimpinan  perusahaan  dalam  setiap  pengambilan  keputusan.  hal  ini menyebabkan hasil keputusan kurang objektif. Untuk dapat mengolah data pemilihan karyawan terbaik yang lebih akurat dan hasilnya jauh lebih objektif serta tidak memakan waktu lama, maka Universitas Dehasen  Bengkulu  perlu  membuat  suatu  sistem  pendukung  keputusan  yang  tepat  dalam  proses pemilihan karyawan terbaik [11].
Penelitian  ini  menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting .  Metode Simple  Additive Weighting sering  juga  dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan  terbobot,  konsep  dasar  metode Simple Additive Weighting adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada  semua  atribut  [12].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Simatupang  [13].  menyatakan    Sistem pendukung  keputusan  metode  SAW  dapat  memberikan  Alternatif  karyawan  terbaik  pada  AMIK Mahaputra Riau. Solikhah dkk [14]. Penerapan Metode SAW berhasil merekomendasikan pelanggan terbaik  dalam  pemberian reward .  Chafid  dkk  [15].  menyatakan  bahwa  Metode Simple  Additive Weighting mampu  memberikan  Alternatif  penilaian  karyawan  grade  terbaik  untuk  dijadikan  bahan keputusan kenaikan gaji atau pemberian bonus. sedangkan menurut supriadi [16]. Sistem pendukung keputusan  metode Simple  Additive  Weighting dapat  mempermudah  dan  mempercepat  proses pengambilan keputusan menentukan siswa terbaik.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  dapat  membantu  pimpinan  perusahaan  dalam  membuat keputusan pemilihan karyawan terbaik dan untuk mengukur kinerja karyawan yang lebih mudah, cepat dan objektif. [17]. Dengan indikator kriteria yaitu Loyalitas, Tanggung Jawab, Perilaku/Etika, Kerjasama, dan  Kehadiran.  Dengan  menekankan  bobot  tertinggi  pada  kriteria  Loyalitas  30  %  dari  jumlah  bobot keseluruhan.

## 2.  Metode

## Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah suatu  sistem  informasi  interaktif  yang  berbasis  komputer yang menyediakan informasi, permodelan, dan pemanipulasian data [18]. Digunakan untuk membantu pembuatan keputusan meliputi pengidentifikasian masalah, pencarian alternatif penyelesaian masalah, evaluasi  dari  alternatif-alternatif  tersebut  dan  pemilihan    alternatif    keputusan    yang    terbaik. Kemampuan  seorang manajer  dalam  membuat  keputusan  dapat  ditingkatkan  apabila  ia mengetahui dan  menguasai  teori  dan  teknik  pembuatan  keputusan.  Dengan  peningkatan  kemampuan  manajer dalam pembuatan keputusan diharapkan dapat ditingkatkan kualitas keputusan yang dibuatnya, dan hal ini tentu akan meningkatkan efisiensi kerja manajer yang bersangkutan [19].

## Simple Additive Weighting
Metode Simple Additive Weighting adalah satu metode untuk pengambilan keputusan multi-atribut. Ini  digunakan  untuk  menentukan  alternatif  terbaik  dari  banyak  alternatif  [20].  Dan Simple  Additive Weighting sering  juga  dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode Simple Additive Weighting adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada  semua  atribut.  Metode Simple  Additive  Weighting membutuhkan  proses  normalisasi  matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.
Adapun langkah-langkah penyelesaian dalam menggunaka metode SAW adalah: 1. Menentukan alternatif, yaitu Ai
2. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Cj
3. Memberikan nilai rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria
4. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W) setiap kriteria. W = {W1,W2,W3,…,WJ}
5. Membuat tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
6. Membuat matrik keputusan (X) yang dibentuk dari tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria. Nilai X setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria (Cj) yang sudah ditentukan, dimana, i=1,2,…m dan j=1,2,…n.
X= [ 𝑟 11 𝑟 12 𝑟 13 … 𝑟 1𝑗 𝑟 21 𝑟 22 𝑟 23 … 𝑟 2𝑗 𝑟 31 𝑟 32 𝑟 33 … 𝑟 3𝑗 … … … … … 𝑟 𝑖1 𝑟 𝑖2 𝑟 𝑖3 … 𝑟 𝑖𝑗 ] (1)
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
7. Melakukan normalisasi matrik keputusan dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternomalisasi (rij) dari alternatif Ai pada kriteria Cj.
Rij= { 𝑋 𝑖𝑗 Max 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
Min 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝐶𝑜𝑠𝑡)
(2)
keterangan : rij = nilai rating kinerja ternormalisasi. xij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria. Max xij = nilai terbesar dari setiap kriteria. i Min xij = nilai terkecil dari setiap kriteria. i Benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik. Cost = jika nilai terkecil adalah terbaik. 8. Hasil dari nilai rating kinerja ternomalisasi (rij) membentuk matrik ternormalisasi (R)
𝑅 = [ 𝑟 11 𝑟 12 𝑟 13 … 𝑟 1𝑗 𝑟 21 𝑟 22 𝑟 23 … 𝑟 2𝑗 𝑟 31 𝑟 32 𝑟 33 … 𝑟 3𝑗 … … … … … 𝑟 𝑖1 𝑟 𝑖2 𝑟 𝑖3 … 𝑟 𝑖𝑗 ] (3)
9.  Hasil  akhir  nilai  preferensi  (Vi)  diperoleh  dari  penjumlahan  dari  perkalian  elemen  baris  matrik ternormalisasi (R) dengan bobot preferensi (W) yang bersesuaian eleman kolom matrik (W).
Vi = ∑ W j r ij n j=1 (4)
keterangan : Vi = ranking untuk setiap alternatif Wj= nilai bobot dari setiap kriteria Rij= nilai rating kinerja ternormalisasiNilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih,
Hasil  perhitungan  nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa  alternatif  Ai  merupakan alternative yang terbaik.

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Alur kerja dari penyelesaian dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah sebagai berikut :
1.  Menyusun daftar karyawan untuk dijadikan alternatif penilaian yang telah ditetapkan dan memenuhi persyaratan  pemilihan  yang  berdasarkan  buku  pedoman  umum  pemilihan  karyawan  terbaik  di Universitas Dehasen Bengkulu untuk dievaluasi kinerjanya. Adapun persyaratan penilaian yang ada di  dalam  buku  pedoman  pemilihan  karyawan  terbaik  Universitas  Dehasen  Bengkulu  adalah merupakan Karyawan tetap Universitas Dehasen Bengkulu, Masa Kerja minimal 10 tahun,  Tidak pernah/sedang menjalani hukuman disiplin perusahaan, Tidak pernah cacat hukum, Belum pernah menang dalam pemilihan karyawan terbaik Universitas Dehasen Bengkulu. Dalam penelitian ini ada 25 alternatif data perhitungan yang telah memenuhi syarat pemilihan Karyawan Terbaik pada tahun 2017 dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Alternatif No Nama Karyawan Bagian 1 Ir. Jusuf Wahyudi, M. Kom Dekan Fak. Pertanian 2 Dra. Maryaningsih, M. Kom Kepala LPPM 3 4 5 6 7 8 9 10
Ida Anggriani, SH, SE, MM Liza Yulianti, M. Kom Sukma Dewi, SE Khairil, M. Kom T. Umi Kalsum, M. Kom Soni Harsono, SE Sulisti Afriani, SE, MM Sapri, M. Kom
Ka. Prodi Manajemen Ka. Prodi Tek. Informatika Staf. Fakultas Ekonomi Ka. Laboratorium Ka. Prodi Sist. Komputer Staf Keuangan Ka. Prodi Keu & Perbankan Staf Fakultas Ilmu Komputer
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Candra Erawan
Yupianti, M. Kom Neri Susanti, SE, M. Si Tuti Handayani, S. ST Rika Purwanengsih, S. I. Kom Indra Kanedi, M. Kom Devi Nurpitasari, SE Dr. Rita Prima Bandriyanti, M. Si Weni Tri Murdianita, SE Herlina Latipa Sari, M. Kom Mesterjon, M. Kom Hermawansyah, S. Kom Ila Yati Beti, Kom Devi Sartika, S. Kom Nenden Restu Hidayah, SE
Staf Keuangan Staf Keuangan Ka. Prodi Akuntansi Ka. BAAK Staf BAAK Staf Fak. Ilmu Komputer Staf BAAK Wakil Rektor II Staf BAAK Dekan Fak. Ilmu Komputer Wakil Rektor III Staf Laboratorium Staf BAAK Staf Fak.Ilmu Komputer Staf Keuangan
2.  Menentukan  Kriteria  Penilaian.  Adapun  kriteria-kriteria  penilaian  yang  di  gunakan  yaitu  Loyalitas (C1),  Tanggung  Jawab  (C2),  Perilaku/Etika  (C3),  Kerjasama  (C4),  dan  Kehadiran  (C5)  dengan ketentuan nilai dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai Bobot Kriteria Range Nilai Nilai Keterangan 25-30 5 Sangat Baik 19-24 4 Baik 13-18 7-12
<=6
3 2 1 Cukup Kurang Sangat Kurang
3.  Menentukan Nilai Alternatif di setiap kriteria yang di ambil berdasarkan hasil penilaian form evaluasi kinerja karyawan yang ada di Universitas Dehasen Bengkulu dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Evaluasi Kinerja Karyawan No  Nama Karyawan Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 1 Ir. Jusuf Wahyudi, M. Kom 27 26 28 30 28 2 Dra. Maryaningsih, M. Kom 27 26 28 21 27 3 4 5 6 7
8 9 10 Ida Anggriani, SH, SE, MM
Liza Yulianti, M. Kom Sukma Dewi, SE
Khairil, M. Kom T. Umi Kalsum, M. Kom Soni Harsono, SE
Sulisti Afriani, SE, MM Sapri, M. Kom 27 29 22 14 22 21 27 24 28 26 29 25 26 21 23 24 28 22 27 26 24 19 27 23 29 27 24 28 26 24 30 25 22 28 25 21 24 22 27 22
4.  Menentukan Bobot Kriteria Menentukan Bobot Kriteria (W), Setelah membuat tabel rating kecocokan Alternatif di setiap kriteria, maka langkah selanjutnya adalah menentukan bobot referensi (W) dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Bobot Referensi (W) Indikator Penilaian Kriteria Bobot(%) Bobot Loyalitas C1 30 0.3 Tanggung Jawab C2 25 0.25 Prilaku / Etika Kerjasama Kehadiran C3 C4 C5 20 15 10 0.2 0.15 0.1
Sumber : Buku Pedoman Umum Pemilihan Karyawan Terbaik (2014)
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
5.  Berdasarkan data hasil evaluasi kinerja karyawan, maka rating kecocokan dari data Alternatif dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Rating Kecocokan Setiap Kriteria No  Nama Karyawan Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 1 Ir. Jusuf Wahyudi, M. Kom 5 5 5 5 5 2 Dra. Maryaningsih, M. Kom 5 5 5 4 5 3 4 5 6 7
8 9 10 Ida Anggriani, SH, SE, MM Liza Yulianti, M. Kom Sukma Dewi, SE
Khairil, M. Kom
T. Umi Kalsum, M. Kom Soni Harsono, SE Sulisti Afriani, SE, MM Sapri, M. Kom 5 5 4 3 4 4 5 4 5 5 5 5 5 4
4 4
5 4 5 5 4 4 5 4
5 5 4 5 5
4 5 5
4 5 5 4 4 4 5 4
6.  Membuat Matriks Keputusan
Membuat  Matriks  Keputusan (x)  dari  tabel rating  kecocokan  setiap  Alternatif  pada  setiap kriteria, adapun matriks keputusannya adalah sebagai berikut:
𝑥 = [ 5 5 5 5
4 3 4 4 5 4 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 5 5 5 4 5 5 4 4 5 4 5 4 5 5 4 5 5 4 5 5 5 5 4 5 5 4 4 4 5 4]
7.  Menghitung Normalisasi Matriks, Untuk menentukan normalisasi nilai matriks, gunakan rumus Rii = (Xij/max/Xij), jika dilihat dari kolom C1, C2, C3, C4 dan C5 nilai maksimalnya adalah “5”, maka tiap baris kolom C1, C2, C3, C4 dan C5 dibagi dengan nilai maksimal yang ada pada kolom nilai tersebut. R11= 5/5 = 1
R21= 5/5 = 1 R31= 5/5 = 1 R41= 5/5 = 1 R51= 4/5 = 0.8 R61= 3/5 = 0.6 R71= 4/5 = 0.8 R81= 4/5 = 0.8 R91= 5/5 = 1 R101=4/5= 0.8 Hasil perhitungan kolom C2 adalah R12= 5/5 = 1 R22= 5/5 = 1 R32= 5/5 = 1 R42= 5/5 = 1 R52= 5/5 = 1 R62= 5/5 = 1 R72= 5/5 = 1 R82= 4/5 = 0.8 R92= 4/5 = 0.8 R102=4/5= 0.8 Hasil perhitungan kolom C3 adalah R13= 5/5 = 1 R23= 5/5 = 1
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
R33= 5/5 = 1 R43= 4/5 = 0.8 R53= 5/5 =1 R63= 5/5 = 1 R73= 4/5 = 0.8 R83= 4/5 = 0.8 R93= 5/5 = 1 R103=4/5= 0.8 Hasil perhitungan kolom C4 adalah R14= 5/5 = 1 R24= 4/5 = 0.8 R34= 5/5 = 1 R44= 5/5 = 1 R54= 4/5 = 0.8 R64= 5/5 = 1 R74= 5/5 = 1 R84= 4/5 = 0.8 R94= 5/5 = 1 R104=5/5= 1 Hasil perhitungan kolom C5 adalah R15= 5/5 = 1 R25= 5/5 = 1 R35= 4/5 = 0.8 R45= 5/5 = 1 R55= 5/5 = 1 R65= 4/5 = 0.8 R75= 4/5 = 0.8 R85= 4/5 = 0.8 R95= 5/5 = 1 R105=4/5= 0.8
8.  Menyusun Matriks Faktor Ternormalisasi dengan cara menginputkan data hasil perhitungan tersebut kedalam matriks faktor ternormalisasi.
𝑥 = [ 1 1 1 1
0.8 0.6 0.8 0.8 1 0.8
1 1 1 1 1 1 1 0.8 0.8 0.8 1 1 1 0.8 1 1 0.8 0.8 1 0.8 1 0.8 1 1 0.8 1 1 0.8 1 1
1 1
0.8 1 1 0.8 0.8 0.8 1 0.8]
9.  Menghitung  Nilai  masing-masing  Alternatif  dengan  mengkalian  nilai  setiap  kolom  kriteria  dengan bobot kriteria (R * W) dan menjumlahkan hasil perkalian tersebut untuk dibuat perangkingan dan untuk memilih alternatif terbaik, dengan rumus:
Vi= ∑ 𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 Keterangan : Vi = Rangking untuk setiap alternatif Wj = Nilai bobot dari setiap kriteria Rij= Nilai rating kinerja ternormalisasi Dengan persamaan diatas, maka perhitungannya adalah :
V1 = (1*0.3) + (1*0.25) + (1*0.2) + (1*0.15) + (1*0.1) = 1 V2 = (1*0.3) + (1*0.25) + (1*0.2) + (0.8*0.15) + (1*0.1) = 0.97 V3 = (1*0.3) + (1*0.25) + (1*0.2) + (1*0.15) + (0.8*0.1) = 0. 98 V4 = (1*0.3) + (1*0.25) + (0.8*0.2) + (1*0.15) + (1*0.1) = 0.96 V5 = (0.8*0.3) + (1*0.25) + (1*0.2) + (0.8*0.15) + (1*0.1) = 0.91
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
V6 = (0.6*0.3) + (1*0.25) + (1*0.2) + (1*0.15) + (0.8*0.1) = 0.86 V7 = (0.8*0.3) + (1*0.25) + (0.8*0.2) + (1*0.15) + (0.8*0.1) = 0.88 V8 = (0.8*0.3) + (0.8*0.25) + (0.8*0.2) + (0.8*0.15) + (0.8*0.1) = 0.8 V9 = (1*0.3) + (0.8*0.25) + (1*0.2) + (1*0.15) + (1*0.1) = 0.95
V10= (0.8*0.3) + (0.8*0,25) + (0.8*0.2) +(1*0.15) + (0.8*0.1)= 0.83 Adapun untuk pedoman perangkingannya dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Pedoman Perangkingan No Range Nilai Keterangan 1 ≥ 1 Sangat Baik 2 ≥ 0.8 x <1 Baik 3 4 ≥ 0.6 x <0.8 ≤ 6 Cukup Kurang
Berdasarkan  hasil  perhitungan  diatas,  selanjutnya  di-ranking  secara  menurun  (Descending) berdasarkan  nilai  tertinggi  sampai  dengan  nilai  terendah  dan  hasil  perangkingan  10  besar  dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Perhitungan & Perangkingan No Nama Karyawan Nilai Rangking  Keputusan 1 Ir. Jusuf Wahyudi, M. Kom 1 1 Sangat Baik 2 Ida Anggriani, SH, SE, MM 0.98 2 Baik 3 4 5 6 7 8 9 10
Dra Maryaningsih, M. Kom Liza Yulianti, M. Kom Sulisti Afriani, SE, MM
Nenden Restu Hidayah, SE Neri Susanti, SE, M. Si Candra Erawan Yupianti, M. Kom Sukma Dewi, SE 0.97 0.96 0.95 0.95 0.94 0.91 0.91 0.91 3 4 5 6 7 8
9 10 Baik Baik Baik Baik Baik Baik Baik
Baik
,
Berdasarkan tabel 7 diatas dapat disimpulkan bahwa karyawan atas nama Jusuf Wahyudi, M. Kom mendapatkan rangking ke 1 dengan perolehan nilai rata-rata 5. Sedangkan karyawan atas nama Sukma Dewi, SE menempati Rangking ke 10 dengan perolehan nilai rata-rata 4,6.

## 4.  Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  hasil perhitungan dengan  penerapan Metode Simple  Additive  Weighting untuk data Pemilihan Karyawan Terbaik Universitas Dehasen Bengkulu pada tahun 2017 dengan sample 25 karyawan, diperoleh hasil 10 besar dengan nama Ir. Jusuf Wahyudi, M. Kom, Ida Anggriani, SH, SE, MM, Dra Maryaningsih, M. Kom, Liza Yulianti, M. Kom, Sulisti Afriani, SE, MM, Nenden Restu Hidayah,  SE,  Neri  Susanti,  SE,  M.  Si,  Candra  Erawan,  Yupianti,  M.  Kom  dan  Sukma  Dewi,  SE. Dengan rangking ke 1 ditempati oleh karyawan yang bernama Ir. Jusuf Wahyudi, M. Kom   dengan perolehan nilai rata-rata 5, sedangkan rangking 10 ditempati oleh karyawan yang bernama Aukma Dewi,  SE  dengan  perolehan  nilai  rata-rata  4,6.  Hal  ini  juga  disebabkan  bahwa  loyalitas  kinerja karyawan sangat berpengaruh besar terhadap hasil perhitungan pemilihan karyawan terbaik dengan bobot 30% dari bobot keseluruhan. Dengan ini, maka hasil perhitungan menggunakan metode Simple Additive  Weighting dapat  dijadikan  sebagai  rekomendasi  dalam  pembuatan  keputusan  Pemilihan Karyawan Terbaik. Penelitian berikutnya dapat menerapkan metode lainnya untuk perbaikan hasil penelitian ini.

## Daftar Pustaka
[1] R. Rachman and S. P. Keputusan, “ Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pada Proses ,” vol. 12, no. 2, pp. 23– 29, 2018.
[2] D. Fitriani, “ Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik pada Collection PT . Panin bank menggunakan ,” vol . 3, no. 1, pp. 1 – 8, 2019.
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 11 Nomor 3 Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
[3] M. Karyawan, T. Di, and P. T. Sritex, “1) , 2) , 3),” pp. 45– 54.
[4] M. Masri, “Penentuan Karyawan Terbaik Dengan Metode Simple Additive Weighting ( PDAM Tirta Silaupiasa ),” vol. 1, no. 1, 2016.
[5] D. Suranti and M. Ikhsan, “Performance Appraisal of Seluma Districts Agricultural Extensionist with Fuzzy Simple Additive Weighting Method,” vol. 4, no. 2, pp. 169– 178, 2017.
[6] P. Sistem and P. Keputusan, “ Pemilihan Pegawai Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) Di Pt Tirta Jaya Abadi Singaraja ,” vol. 4, 2015.
[7] E. A. Riyanto and T. Haryanti, “ Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Teller Pooling Terbaik Pada PT . BCA Tbk . Dengan Metode SAW ( Simple Additive Weighting ),” vol. 13, no. 1, pp. 128 – 135, 2017.
[8] H. Murdianto, D. M. Khairina, and H. R. Hatta, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Per Triwulan Pt . Cahaya Fajar Kaltim Pltu Embalut Tanjung Batu Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” vol. 1, no. 1, pp. 24– 29, 2016.
[9] Fri eyadie, “Penerapan Metode Simple Additive Weight (SAW) Dalam Sistem Pendukung
Keputusan Promosi Kenaikan Jabatan,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 7, no. 1, pp. 37 – 45, 2016.
[10] D. Program, S. Informatika, S. Tinggi, and T. Dumai, “ Menggunakan Metode Analiticy Hierarcy Proces S ( AHP ),” vol. 1, no. 1, 2016.
[11] Y. Astuti and I. Zahrotul, “Penentuan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Pada Pt . Patra Nur Alaska,” pp. 37– 42, 2017.
[12] R. Hidayat, “Metode Simple Additive Weighting Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Murid Berprestasi,” vol. 2, pp. 13– 17, 2019.
[13] J. Simatupang, “Sistem pendukung keputusan penentuan karyawan terbaik menggunakan metode saw studi kasus amik mahaputra riau,” vol. 2, no. 1, 2 018.
[14] F. Sholikhah, D. H. Satyareni, and C. S. Anugerah, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pelanggan Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) Pada Bravo Supermarket Jombang,” J. Ilm. Teknol. Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 40 – 50,
2016.
[15] P. T. Indomobil, T. Nasional, N. Chafid, and N. Harianto, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Karyawan Grade Terbaik Dengan Metode Simple Additie Weighthing ( Saw ),” pp. 131 – 140, 2017.
[16] A. Supriadi, A. Nugroho, and I. Romli, “Sistem pendukung keputusan menentukan siswa terbaik menggunakan metode simple additive weighting (saw),” vol. 2, no. 1, pp. 26– 33, 2018.
[17] D. Rosadi and S. Khotijah, “ Seleksi Penerimaan Karyawan Dengan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) ( Studi K asus Toko Markas Hobby ),” vol. 11, no. 1, pp. 39– 46, 2017.
[18] H. Situmorang, “ Olimpiade Sains Tingkat Kabupaten Langkat Pada Madrasah Aliyah Negeri ( MAN ) 2 Tanjung Pura Denganmenggunakan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ),” vol. IV, no. 2, pp. 24 – 30, 2015.
[19] A. A. W. Ardhi Bagus Primahudi , Fajar Agustinus Suciono, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Karyawan Dengan Metode Simple Additive Weighting Di Pt . Herba Penawar Alwahida Indonesia,” J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 2, no. 1, pp. 57 – 80, 2016.
[20] A. Pranolo and S. M. Widyastuti, “Simple additive weighting method on intelligent agent for urban forest health monitoring,” Proceeding - 2014 Int. Conf. Comput. Control. Informatics Its Appl. “New Challenges Oppor. Big Data”, IC3INA 2014 , pp. 132 – 135, 2014.